11 2015 档案
摘要:本文原创如需转载请注明出处阅读目录一.什么是函数间隔?二.什么是几何间隔?三.函数间隔与几何间隔的关系?四.硬间隔最大化五.学习的对偶算法一.函数间隔在图A,B,C三点,A离超平面是最远的,所以A被分类错误的可能性是最小的,相反C离超平面的距离是最近的,所以C被分类错误的可能性是最大的,这很好理解。...
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摘要:阅读目录一.什么是支持向量?二.支持向量机的类型?三.支持向量机的思想?四.支持向量机名字的由来?五.各种支持向量机的学习策略?一.什么是支持向量?是一种二类分类的模型。它在自然语言中广泛应用于短语识别,词义消歧,文本自动分类和信息过滤等方面。二.支持向量机的类型?支持向量机分为三类:1.线性可分支...
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摘要:常用快捷键Shift+Enter:在当前行下插入新行,当光标正在一行的中间时才体现其价值Ctrl+Shift+Enter:在当前行上插入新行Ctrl+D:删除整行Ctrl+Alt+J:合并行,相当于vi中的JCtrl+Alt+UP/DOWN:向上/下复制行Alt+UP/DOWN:行向上/下移动F2:...
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摘要:Support Vector Machines are an optimization problem. They are attempting to find a hyperplane that divides the two classes with the largest margin. Th...
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摘要:---恢复内容开始---新编操作系统习题与解析4.1 知识点1:存储器管理的基本概念第4章 存储器管理 基本知识点:存储器管理的基本概念和相关技术;连续内存分配管理方式(单一连续、固定分区和动态分区分配)和非连续内存分配管理方式(基本分页、分段和段页式管理方式);虚拟存储器基本概念、3种虚拟存储管理...
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摘要:决策树的剪枝决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样...
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摘要:声明:原创内容,如需转载请注明出处今天讲解的内容是:信息增益比,决策树的生成算法—ID3和C4.5我们昨天已经学习了什么是信息增益,并且通过信息增益来选择最优特征,但是用信息增益会出现偏向于选择取值多的特征。来解释下这句话。以最极端的情况举例,比如有6个样本,特征年龄的取值为5个值,19岁,20岁,...
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